Tokyo/Singapore 7月1日 ー「ChatGPTやClaudeを導入したものの、いまいち業務に役立っている実感が湧かない」「最新のAIツールを試しても、結局何が自社に最適なのかわからない」といったAI疲れを感じていませんか？

多くの企業がAIの可能性に期待する一方で、現実には「AI導入したけど、結局何が変わったの？」という声も聞かれます。外注で開発したシステムがブラックボックス化し、修正のたびに高額な費用が発生したり、以前の開発会社が残したコードに手が出せないといった悩みも少なくありません。

datag Inc.（Digital HQ）とGenki Labs（シンガポール）は、このような日本の中小企業が抱えるAI活用の現状に危機感を共有し、「現場課題をテクノロジーで解決できるブリッジ人材」を育成する協業モデル「Prototype as a Learning」をリリースしました。これは、現状に合わせた柔軟な4ステップで、「作りながら学ぶ」実践的なAI人材育成と内製化準備を支援する新しいアプローチです。

なぜ今、2社が協業するのか - 成果につながらないAI人材育成の課題を解決

従来のAI人材育成には、以下のような重要な要素が欠けていました。
- 技術と現場の橋渡し人材が不足: AIツールを使える人は増えましたが、「現場の具体的な課題を技術でどう解決するか」を理解し、実行できるブリッジ人材が圧倒的に不足しています。
- 実践的な学習機会の欠如: 座学やツール体験は豊富でも、「実際に動くものを作りながら学ぶ」機会はほとんどありません。
- 段階的成長モデルの不在: 「いきなり内製化」や「とりあえず外注」といった両極端な選択肢しかなく、現実的なステップアップの道筋が見えないのが現状です。

これらの課題は、AIツールを導入しても業務効率化につながらない、あるいは外注コストばかりがかさむといった「AI疲れ」の原因となっています。

datag Inc.とGenki Labsは、両社ともにAIエンジニアがCEOを務め、世界の優秀なエンジニアで構成された組織です。datag Inc.が持つ物流、サプライチェーン、マーケティング、ロボティクスなどの実業経験で培った「コンサルするだけでなく、現場の人と一緒に成果物を作りながら実装する」実践知と、Genki Labsの金融・流通分野でのWebアプリ開発とオフショア開発体制構築におけるグローバル開発ノウハウを融合することで、この3つの課題を解決し、理論学習と実践開発、そして現場課題解決を組み合わせ、今後不可欠なAI人材育成プロジェクトを始めます。

成果が見える4ステップモデル - あなたの会社に最適なスタート地点から

「Prototype as a Learning」は、あなたの会社の現状に合わせて最適なステップからスタートできます。各ステップで明確な変化と具体的な成果物を提供します。

Step 1: プロトタイプ開発受注
Before: 外注丸投げで中身が見えない状態。
After: 動くプロトタイプがあり、作り方も理解している状態。
具体的成果物: 動作するプロトタイプ（Webサイト/業務アプリ）、開発プロセス可視化資料、技術選定の判断基準書、外注先への適切な指示書の作成方法。

Step 2: 併走で動く
Before: 「なぜそうなったか」がわからない状態。
After: 自分でも改良・判断ができる状態。
具体的成果物: 改良版プロトタイプ（機能追加・UI改善済み）、修正・拡張の手順書とチェックリスト、AI活用の実践ガイド（ChatGPT/Claude等の使い分け）、社内でのプロトタイプレビュー体制。

Step 3: 育成プログラムに消化
Before: 個人のスキルで終わっている状態。
After: 組織全体で再現できる状態。
具体的成果物: 社内研修プログラム（実践的カリキュラム）、標準化テンプレート集（要件定義書・設計書等）、スキル評価・管理制度の構築、社内AI活用ルール・ガイドライン。

Step 4: 自走支援
Before: まだサポートが必要な状態。
After: 完全に自立して継続発展できる状態。
具体的成果物: 内製開発体制の構築（役割分担・プロセス整備）、継続的改善プロセス（定期レビュー・更新手順）、技術的自立の達成（外注に過度に頼らない開発力）、次世代人材の育成計画。

既にプロトタイプをお持ちの企業はStep 2から、開発経験はあるが体系化したい企業はStep 3から、ある程度スキルがあり最後の一押しが欲しい企業はStep 4から、そしてゼロから始めたい企業はStep 1からスタート可能です。

日本で増やしたい人材像 - AI時代のブリッジ人材1000人創出

私たちが育成したいのは、現場の課題を理解し、適切な技術で解決提案できる人、AIツールを使いこなし業務効率化を実現できる人、そして外注管理と内製化準備の両方に対応できる、経営視点と技術視点の両方を持つ「AIジェネラリスト人材」です。

私たちの目標は、今後3年間でこのようなブリッジ人材を日本全国に1000人創出すること。地方の中小企業でもAI時代に対応できる人材基盤を構築し、日本の中小企業がAI時代をリードする未来を、私たちと一緒に創りましょう。

これまで生成AIxクラウドツールを使った支援現場で確認された変化の例：
- 開発スピードの劇的改善: 内製化支援後、プロトタイプ作成から本格運用まで数週間～2ヶ月に短縮された事例も。
- コスト構造の最適化: AI活用スキル習得により、継続的な開発コストが削減。
- 業務品質の向上: Web開発業務では、現場が思い描くドラフトを迅速に作れるようになり、外注とのやりとりがシンプルに。データ分析業務では、従来の手作業から自動化により、分析作業の定型化と精度向上を実現。



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- AI人材育成のロードマップ作成

AI疲れを解消し、「作りながら学ぶ」ことで、AI時代の真の競争力を身につけませんか？どこから始めても大丈夫です。あなたの会社の現状に合わせて、最適なステップから併走いたします。

? お問い合わせ： contact@datag.io

会社情報
datag Inc. https://datag.io
Genki Labs https://genki-labs-sg.github.io/